ਕੈਂਸਰ ਦੀਆਂ ਥੈਰੇਪੀਆਂ ਡਾਟੇ ਦੀ ਘੱਟਦੀ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਇੱਥੇ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਛਾਂਟ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਮਰੀਜਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਕੋਲ ਇਸ ਬਿਮਾਰੀ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਇਲਾਜ ਬਾਰੇ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੇਕਰ ਲੋਕ ਇਸ ਸਭ ਨੂੰ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ। 

ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੋ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਗਣਿਤ ਟੋਮੋਗ੍ਰਾਫੀ (CT) ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤਸ਼ਖੀਸ਼ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਦੇਖਭਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਸ੍ਰੋਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ MR ਅਤੇ ਅਣੂ ਇਮੇਜਿੰਗ, ਪੈਥੋਲੋਜੀ ਡੇਟਾ - ਜੋ ਕਿ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਜੀਨੋਮਿਕਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਿਆਉਣਗੇ। 

"ਇਹ ਸਭ, ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ, ਦੇਖਭਾਲ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦੇਖਭਾਲ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ," ਫਿਲਿਪਸ ਵਿਖੇ ਜੀਨੋਮਿਕਸ ਅਤੇ ਓਨਕੋਲੋਜੀ ਇਨਫੋਰਮੈਟਿਕਸ ਦੇ ਜੀਐਮ ਲੁਈਸ ਕੁਲੋਟ ਨੇ ਇੱਕ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਦੌਰਾਨ ਕਿਹਾ। ਸਿਹਤ ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਵੈੱਬ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਰਚੁਅਲ ਇਵੈਂਟ। 

"ਹੁਣ ਓਨਕੋਲੋਜੀ ਵਿੱਚ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡਾਕਟਰੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਲਾਜ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ," ਕੁਲੋਟ ਨੇ ਕਿਹਾ। “ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਡੇਟਾ ਦੀ ਖ਼ਾਤਰ ਡੇਟਾ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਦੇਖਭਾਲ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰ ਕੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?

ਇਸ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਪਕੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਗੇ ਸਾਧਨਾਂ ਵੱਲ ਮੁੜਿਆ ਹੈ - ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੀਵਨ ਬਚਾਉਣ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਸ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ AWS ਇਵੈਂਟ ਵਿੱਚ, ਕੁਲੋਟ ਨੇ ਟੈਕਸਾਸ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ MD ਐਂਡਰਸਨ ਕੈਂਸਰ ਸੈਂਟਰ ਦੇ ਨਾਲ ਫਿਲਿਪਸ ਦੀ ਭਾਈਵਾਲੀ ਰਾਹੀਂ ਚੱਲਿਆ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਦੇਖਭਾਲ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਹੈ। 

ਸਤਨਾਮ ਅਲਗ, ਗ੍ਰੇਲ ਵਿਖੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਐਸ.ਵੀ.ਪੀ. ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਉਸਦੀ ਕੰਪਨੀ ਕਲਾਉਡ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੀ ਬਜਾਏ ਦਰਜਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। 

ਕੈਂਸਰ ਦੀਆਂ ਜਾਂਚਾਂ ਅਤੇ ਇਲਾਜਾਂ ਦੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਔਖਾ ਹੈ। 2020 ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੈਂਸਰ ਦੇ 19 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਮਲੇ ਸਨ, ਅਲਗ ਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ 10 ਮਿਲੀਅਨ ਮੌਤਾਂ। ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਜੀਵਨ ਕਾਲ ਦੌਰਾਨ ਤਿੰਨ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਪੁਰਸ਼ ਅਤੇ ਚਾਰ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਔਰਤ ਨੂੰ ਕੈਂਸਰ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।

“ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਜਾਂ ਪਰਿਵਾਰ ਦੇ ਕਿਸੇ ਮੈਂਬਰ ਨੂੰ ਕੈਂਸਰ ਦਾ ਪਤਾ ਚੱਲੇਗਾ? ਇਹ ਮੇਰੇ ਸਰੀਰ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਹੈ? ਕੀ ਇਹ ਠੀਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਜਾਂ ਕੀ ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਮਾਰਨ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ? ਇਹ ਆਮ ਸਵਾਲ ਹਨ ਜੋ ਸਾਡੇ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੇ ਹਨ, ”ਅਲਗ ਨੇ ਕਿਹਾ। 

ਸ਼ੁਕਰ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕੈਂਸਰ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਵਿਗਿਆਨੀ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਕਲਿੱਪ 'ਤੇ ਨਵੇਂ ਇਲਾਜ ਵਿਕਲਪ ਵੀ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਅਣੂ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਨੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਭਾਵੀ ਇਲਾਜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਕੈਂਸਰ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਅਤੇ ਉਪ-ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ ਹੈ। 2009 ਵਿੱਚ, ਯੂਐਸ ਐਫ ਡੀ ਏ ਨੇ ਅੱਠ ਕੈਂਸਰ ਵਿਰੋਧੀ ਦਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੱਤੀ ਸੀ, ਕੁਲੋਟ ਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ। 2020 ਤੱਕ, ਇਹ ਗਿਣਤੀ ਵਧ ਕੇ 57 ਹੋ ਗਈ। ਇਸ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ, ਇਸ ਸਮੇਂ ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਲਗਭਗ 1,500 ਕਲੀਨਿਕਲ ਟਰਾਇਲ ਹਨ। 

"ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਹੁਣ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੈਂਕੜੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਇਲਾਜ ਜਾਂ ਥੈਰੇਪੀ ਸੰਜੋਗ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਇਲਾਜ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ," ਕੁਲੋਟ ਨੇ ਕਿਹਾ। “ਇਸ ਲਈ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇਹ ਦੋਹਰੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ, ਠੀਕ ਹੈ? ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਤਸਵੀਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ? ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਇਲਾਜ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?"

ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ, MD ਐਂਡਰਸਨ ਦੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰਿਸਿਜ਼ਨ ਓਨਕੋਲੋਜੀ ਡਿਸੀਜ਼ਨ ਸਪੋਰਟ (PODS) ਸਿਸਟਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ - ਇੱਕ ਸਬੂਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਟੂਲ ਜੋ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਰੱਗ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟਰਾਇਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਮ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਇਲਾਜਾਂ ਲਈ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ। . ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

2020 ਵਿੱਚ, MD Anderson ਨੇ ਫਿਲਿਪਸ ਅਤੇ AWS ਨਾਲ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਕੀਤੀ ਤਾਂ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਡਾਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। 

ਕਲੌਟ ਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ, ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਡਾਟਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਲਈ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਹੁ-ਕਿਰਾਏਦਾਰ ਸਿਸਟਮ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। 

ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕਲਾਉਡ ਸੱਚਮੁੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕੁਲੋਟ ਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ, ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜੋੜਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਕੇ. 

ਕੁਲੋਟ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਲੋਕ ਕੈਂਸਰ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਡਾਟਾ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਉਹ ਵੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਮੈਂ ਇੱਕ ਛੋਟੀ-ਅੰਤ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਕਹਿੰਦਾ ਹਾਂ," ਕੁਲੋਟ ਨੇ ਕਿਹਾ। ਉਸਨੇ ਇੱਕ ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ ਦਿੱਤੀ ਜਿਸਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸਨੂੰ ਖਾਸ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਨਾਲ ਪੜਾਅ 4 ਫੇਫੜਿਆਂ ਦਾ ਕੈਂਸਰ ਹੈ। 

"ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਆਬਾਦੀਆਂ ਨੂੰ ਸਬਸੈਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸਬਸੈਟ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕਈ ਵਾਰ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਮਰੀਜ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸੀਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ," ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ। "ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ — ਡੀ-ਪਛਾਣਿਆ, ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ — ਤਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਇਸ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕੀਏ, ਇਹਨਾਂ ਕਲਾਉਡ ਅਧਾਰਤ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਹੈ."

ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗ੍ਰੇਲ ਦੇ ਸਤਨਾਮ ਅਲਗ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਕਲਾਉਡ ਗੈਲਰੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੀ, ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਮਲਟੀ-ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖੋਜ ਟੈਸਟ। ਇਹ ਟੈਸਟ ਸਿੰਗਲ-ਕੈਂਸਰ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਟੈਸਟਾਂ ਦੇ ਪੂਰਕ ਵਜੋਂ 50 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

“ਜੀਨੋਮਿਕਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗਣਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ,” ਅਲਗ ਨੇ ਕਿਹਾ। "ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।" 

ਇੱਕ ਖੂਨ ਦੇ ਡਰਾਅ ਤੋਂ, ਗੈਲਰੀ ਟੈਸਟ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਖੂਨ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਡੀਐਨਏ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡੀਐਨਏ ਕ੍ਰਮ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੈਸਟ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੈੱਲ-ਮੁਕਤ ਨਿਊਕਲੀਕ ਐਸਿਡ (cfDNA) ਲਈ ਵੇਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਟਿਊਮਰ ਖੂਨ ਵਿੱਚ ਵਹਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਰੀਰ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਕੈਂਸਰ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿੱਥੋਂ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ। 

ਅਲਗ ਨੇ ਕਿਹਾ, “ਸਿਰਫ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕੈਂਸਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਾਨੂੰ ਕੈਂਸਰ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। “ਅਤੇ ਇਹ ਹੁਣ ਪਿਛਲੇ 20 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਈਆਂ ਦੋ ਵੱਡੀਆਂ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਕ੍ਰਾਂਤੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਜੀਨੋਮਿਕਸ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ — ਹੁਣ ਪੂਰੇ ਡੀਐਨਏ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ... ਕੁਝ ਦਿਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ-ਅੰਦਰ ਟੇਰਾਬਾਈਟ ਡਾਟਾ ਦੀ ਲਾਗਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਦੂਜਾ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਹੁਣ ਲੱਖਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ।"